SERVICE / 01 — AI SYSTEM DEVELOPMENT
AI開発の外注なら業界の現場に、
ちょうどいいAIを。
A — WHAT WE BUILD
業務に組み込まれて、
はじめて意味があるAI。
既存システムやデータと結節し、現場のオペレーションに溶け込ませる。デモで終わらせません。
01
ナレッジAI
社内ドキュメント・属人知を構造化し、検索・要約・対話で引き出す。
02
営業支援AI
問い合わせ仕分け、面談メモから提案ドラフト生成まで。
03
需要予測・分析
時系列データから発注・在庫・人員配置を最適化。
04
業務特化エージェント
申請書作成、稟議、点検報告など定型業務の自動化。
B — VERTICALS
業界に深く、ちいさく。
業界の言葉、業務の癖、データの形。私たちが時間をかけてきた領域です。
不動産食品製造地域金融小売・流通建設農業観光・宿泊医療・介護教育自治体・補助金士業BtoB SaaS
導入相談 — PLANNING
何をつくるか、
まだ決まっていなくても。
業務課題の整理、PoC（概念実証）の範囲、概算費用の見立てから伴走します。補助金を利用できる場合は、AI導入を進めるための選択肢のひとつとしてご案内します。
- 業務課題と優先順位を一緒に整理
- PoCの範囲と概算費用を設計
- 実装・運用まで窓口を一本化
C — PROCESS
5つのステップで、
事業に届くAIへ。
STEP 01
聴く
LISTEN
現場に立ち、課題を分解する。
STEP 02
描く
DESIGN
効くポイントと流れを設計する。
STEP 03
試す
PROTOTYPE
PoC（概念実証）で小さく動かして確かめる。
STEP 04
繋ぐ
INTEGRATE
既存システム・データに接続する。
STEP 05
育てる
OPERATE
運用しながら磨き、KPIを動かす。
D — STACK
技術スタック。
モデル・基盤・接続。プロジェクト要件に合わせて柔軟に選定します。
MODEL
- Claude
- GPT-4 / 5
- Gemini
- Mistral
- Whisper
- Stable Diffusion
INFRA
- AWS
- GCP
- Vertex AI
- Azure OpenAI
- Supabase
- Vercel
INTEGRATION
- kintone
- Salesforce
- Slack / Teams / Chatwork
- GitHub
- REST / GraphQL
AI TRAINING / BUSINESS TRANSFORMATIONFEATURED CASE / 01
上場企業200名組織に、
AIを「使える文化」を根付かせる。
選抜40名に、20以上のAI・ITツールを扱う全10回の実践研修を6ヶ月実施。業務への適用設計と成果発表まで伴走しました。
- 90%
- 業務高度化を意識
- 75%
- AIツールを業務で試用
- 40名
- 研修対象者
E — FAQ
よくあるご質問。
Q.01PoC（概念実証）だけのご相談でも大丈夫ですか？
もちろん可能です。「効くポイント」を見極めるところから一緒に走ります。
Q.02データが整っていません。
むしろ通常そうです。データの整備設計から伴走します。
Q.03費用はどのように決まりますか？
対象業務、データの状態、既存システムとの連携範囲によって変わります。まず課題を整理し、PoCと本開発を分けて概算をご提示します。
Q.04開発期間はどのくらいですか？
PoCは6〜10週程度を目安に、要件と検証範囲に応じて設計します。本開発はPoCの結果を踏まえて計画します。
Q.05既存システムとの連携もできますか？
可能です。kintone、Salesforce、Slack・Teams、各種APIなど、現在の業務環境に合わせて接続方法を設計します。
Q.06セキュリティ要件が厳しいのですが。
オンプレ（自社サーバー運用）、VPC内クローズド、ログ非保持構成など対応可能です。既存のサイトやシステムの設定・権限の確認は、セキュリティ診断・対策・保守で承っています。
NEXT STEP
費用・期間・実現可能性を、自社の条件で具体的に確認できます。
F — GLOSSARY
用語解説。
本ページに登場する業界用語のかんたんな説明です。はじめての方は、こちらをご参照ください。
PoC
Proof of Concept ／ 概念実証。本格開発の前に「効くか」を6〜10週ほどで小さく試す検証段階。
ナレッジAI
社内文書、マニュアル、ベテランの暗黙知などを整理し、検索・要約・対話で引き出せるAI。
業務特化エージェント
申請書作成、稟議、点検報告など、決まった業務フローを自動でこなすAI。
需要予測・分析
過去の販売・在庫・気象などのデータから、将来の需要を予測するAI。
業界特化型AI
特定業界の言葉・データ・業務プロセスに最適化したAI。汎用AIより精度と現場適合性が高い。
BtoB SaaS
Business to Business Software as a Service。法人向けに月額制で提供されるクラウドソフト。
AIモデル
Claude / GPT / Gemini / Llama など、AIの中核となる学習済みプログラム。
クラウド基盤
AIモデルを動かすためのサーバー・実行環境。AWS / GCP / Azure などが代表例。
API連携
別のソフトウェア（kintone、Salesforce、Slack など）と自動的にデータをやりとりする仕組み。
オンプレ
オンプレミス。クラウドを使わず、自社内のサーバーでシステムを運用する方式。
VPC
Virtual Private Cloud。クラウド上に確保された自社専用の仮想ネットワーク。外部から隔離。
ログ非保持構成
AIへの入力データや会話履歴をサーバーに保存しない設定。機密情報を扱う案件向け。
G — COLUMNS
AI導入を、もう少し具体的に。
費用、始め方、業務への活かし方。検討段階で押さえておきたい論点を、3つのコラムにまとめました。
AI開発を外注する費用相場は？料金の決まり方と失敗しない発注のコツ
費用が決まる要因と、発注前に押さえたい見積もり・進め方のポイントを解説します。
記事を読む中小企業のAI導入、何から始める？進め方と成功のポイント
中小企業がAI導入で迷わないための、課題整理から小さな実証までの進め方を紹介します。
記事を読む業務効率化にAIを活用する方法｜よくある活用例と導入ステップ
業務効率化につながる代表的な活用例と、現場に定着させる導入ステップを整理します。
記事を読むCONTACT
次の事業に、
次の事業に、
どんなAIが必要か。
構想段階で構いません。「こういうことできない？」から、まずは課題を一緒に分解します。